AllBatch.anchors <- FindIntegrationAnchors(object.list = SeuratList, dims = 1:15,k.filter=80) MerSeurat <- IntegrateData(anchorset = AllBatch.anchors, dims = 1:15) MerSeurat <- RunPCA(object = MerSeurat , npcs = 30, verbose = FALSE) MerSeurat <- RunUMAP(object = MerSeurat , reduc...
anchor.features = pancreas.features, verbose = FALSE) pancreas.integrated <- IntegrateData(anchorset = pancreas.anchors, normalization.method = "SCT", verbose = FALSE) 细胞分群 pancreas.integrated<- RunPCA(pancreas.integrated, verbose = FALSE) pancreas.integrated <- RunUMAP(pancreas.integrated, dims...
参数默认。然后我们将这些锚点传递给IntegrateData函数,该函数返回一个Seurat对象。 然后我们可以使用这个新的表达矩阵进行下游分析和可视化。按照单样本的流程继续分析,包括进行标准化,运行PCA,并使用UMAP可视化结果。 如上图,可以按照样本显示聚类结果,也可按照细胞类型显示聚类结果。 最后保存数据。 以上就是基本的单细胞...
参数默认。然后我们将这些锚点传递给IntegrateData函数,该函数返回一个Seurat对象。 然后我们 可以使用这个新的表达矩阵进行下游分析和可视化。 按照单样本的流程继续分析,包括进行标准化,运行PCA,并使用UMAP可视化结果。 如上图,可以按照样本显示聚类结果,也可按照细胞类型显示聚类结果。 最后保存数据。 以上就是基本的单...
pancreas.integrated <- IntegrateData(anchorset = pancreas.anchors, dims = 1:30) 运行后IntegrateData,该Seurat对象将包含Assay带有集成表达式矩阵的新对象。请注意,原始值(未校正的值)仍存储在“ RNA”分析中的对象中,因此您可以来回切换。 然后,我们可以使用这个新的集成矩阵进行下游分析和可视化。在这里,我们可以...
运行Integratedata后,seurat对象将包含一个带有整合表达矩阵的新Assay。注意,原始值(未校正值)仍然存储在“RNA”分析中的对象中,因此您可以来回切换。 # 切换至IntegrateData DefaultAssay(pancreas.integrated) <- "integrated" # 运行标准分析 pancreas.integrated <- ScaleData(pancreas.integrated, verbose = FA...
运行Integratedata后,seurat对象将包含一个带有整合表达矩阵的新Assay。注意,原始值(未校正值)仍然存储在“RNA”分析中的对象中,因此您可以来回切换。 # 切换至IntegrateDataDefaultAssay(pancreas.integrated) <- "integrated"# 运行标准分析pancreas.integrated <- ScaleData(pancreas.integrated, verbose = FALSE)pancreas...
Seurat3整合⽅法merge（）与IntegrateData（）参考：https://www.jianshu.com/p/ebc328f9fb73 周运来就是我 随着单细胞测序技术的成熟，越来越多的研究者选择应⽤该技术来阐释⼿上的⽣物学问题。同时 单细胞也不再是单样本单物种单器官的技术，往往会⽤到多样本整合分析的技术，这⽅⾯Seurat 团队是...
pbmc_seurat<-IntegrateData(anchorset=pbmc_anchors,dims=1:30)rm(pbmc_list)rm(pbmc_anchors) 7合并前后的比较 7.1 查看信息 这个时候我们看一下合并后的pbmc_seurat数据,我们拥有了两个assay,intergated和RNA。 代码语言:javascript 复制 pbmc_seurat
pancreas.integrated <- IntegrateData(anchorset = pancreas.anchors, dims = 1:30) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 可视化 library(ggplot2) library(cowplot) DefaultAssay(pancreas.integrated) <- "integrated" pancreas.integrated <- ScaleData(pancreas.integrated, verbose = FALSE) ...